Jul 12, 2023

Cẩn trọng với việc sử dụng các chỉ số đại diện (proxy measures) và các thước đo thay thế

Proxy measures là các chỉ số hoặc thước đo đại diện cho mục tiêu hoặc kết quả mà tổ chức muốn đạt được. Tuy nhiên, việc sử dụng proxy measures có thể gây ra những sai lầm trong đánh giá và quản lý hiệu quả của tổ chức. Các proxy measures thường không đầy đủ hoặc chính xác trong việc đo lường các mục tiêu và kết quả thực sự, và có thể dẫn đến các quyết định sai lầm và các hành động không hiệu quả.

Bài viết sau BAC sẽ đưa ra một số ví dụ về proxy measures và những sai lầm mà chúng có thể gây ra đồng thời cảnh báo bạn cẩn trọng với việc sử dụng các chỉ số đại diện (proxy measures) và các thước đo thay thế trong việc đánh giá chỉ số và quản lý hiệu suất của các tổ chức.

Proxy measures thực tế biểu hiện như thế nào?

Thông thường các doanh nghiệp, tổ chức khá giỏi trong việc đo lường các chỉ số cho dù đó là những đánh giá tích cực từ khách hàng, sự tham gia của nhân viên, thời gian xử lý cuộc gọi trung bình hay các khía cạnh khác... Trong nội bộ, luôn có những bộ phận hay cá nhân cụ thể có khả năng theo dõi chúng. Họ có thể kiểm soát bằng việc tạo ra các báo cáo hoặc bảng điều khiển để các nhà lãnh đạo có thể xem các yếu tố trong tổ chức đang hoạt động như thế nào.

Theo thời gian, thỉnh thoảng một chỉ số sẽ bị lệch và tổ chức sẽ có mong muốn đưa nó trở lại đúng quỹ đạo. Có thể là cuộc khảo sát về mức độ gắn kết của nhân viên cho thấy mọi người không hài lòng. Hay một trung tâm liên lạc nơi mà thời gian xử lý cuộc gọi trung bình đã giảm từ 3 phút lên 5 phút. Dù thế nào đi chăng nữa, không khó để tưởng tượng rằng nhà quản lý có liên quan sẽ muốn nhanh chóng điều tra và bắt đầu các hành động thay đổi.

Tuy nhiên, đây là một nguy hiểm đang chờ đợi những người không kịp chuẩn bị. Sẽ rất dễ tạo ra phản ứng vội vàng khi chỉ chú trọng đến dữ liệu mà không xem xét bối cảnh của nó. Sẽ còn nguy hiểm hơn nếu đưa ra quyết định chỉ dựa trên các chí số thay thế “proxy measures”. Thuật ngữ “proxy measures” ở đây là các chỉ số, thước đo hoặc dữ liệu thay thế được sử dụng để đại diện cho một mục tiêu hoặc kết quả mà không phải là mục tiêu hay kết quả chính thức. Các proxy measures thường được sử dụng khi mục tiêu hoặc kết quả chính không dễ đo lường hoặc không thể đo lường trực tiếp.

Lý thuyết có thể nghe khá trừu tượng, vì vậy đây là một ví dụ thực tế để chứng minh. Giống như những người khác, bạn đeo một chiếc đồng hồ thông minh để đếm số bước đi. Việc làm này chắc chắn đã thay đổi hành vi của bạn, và bạn cố gắng đi 10.000 bước mỗi ngày. Tuy nhiên, nếu mục tiêu tổng thể của bạn là "giữ gìn sức khỏe bằng cách vận động thường xuyên" thì bộ đếm bước chân là một chỉ số thay thế tốt nhất. Chắc chắn, nó sẽ cho biết liệu bạn có đột nhiên rơi vào lối sống ít vận động hay không… nhưng sẽ rất dễ dàng để 'gian lận' hệ thống này. Bạn có thể lắc đồng hồ bằng việc vung tay thay vì chạy bộ.

Nguy hiểm của việc so sánh không công bằng

Vấn đề ở đây là có thể dễ dàng đánh đồng 'số bước' với 'mức độ năng động và khỏe mạnh' của một người. Nhưng đó sẽ là một sự tương đương nguy hiểm để thực hiện. Cuối cùng, đồng hồ thông minh (tôi đoán) là “đo số chuyển động của cánh tay có khả năng chỉ ra các bước”.

Vấn đề ở đây là rất dễ để đánh giá "số bước đi" và "sức khỏe hoạt động" của một người là tương đương. Nhưng đó sẽ là một sự đánh đồng nguy hiểm. Cuối cùng, chiếc đồng hồ thông minh "đo số lượng chuyển động cánh tay có khả năng chỉ ra số bước đi". Đó là số liệu thực, nó có thể được sử dụng để ước tính nhiều thứ khác, nhưng đó chỉ là một phép tính xấp xỉ. Bạn chắc hẳn sẽ không muốn phụ thuộc vào nó để đưa ra quyết định.

Một khuôn mẫu tương tự cũng tồn tại trong các tổ chức nơi mà sự so sánh không công bằng thỉnh thoảng vẫn diễn ra. Hãy tưởng tượng một quản lý trung tâm cuộc gọi đang đo 'thời lượng trung bình của cuộc gọi' và muốn mỗi tổng đài viên đạt được thời lượng trung bình là 3 phút hoặc ít hơn. Người quản lý có lẽ đang đánh đồng “hiệu quả của nhân viên” với “thời lượng cuộc gọi”. Nhưng liệu điều này có thực sự đúng không?

Mở rộng ví dụ này, có thể có hai nhân viên khác nhau: Nhân viên A có độ dài xử lý cuộc gọi trung bình là 5 phút, còn Nhân viên B là 2,5 phút. Nhân viên A bị đưa vào chương trình quản lý hiệu suất, trong khi nhân viên B được trao thưởng. Điều này liệu có công bằng hay không? Hoặc có thể là nhân viên A đang tìm hiểu nhu cầu của khách hàng một cách cẩn thận, giải quyết nguyên nhân gốc rễ để họ không phải gọi lại lần nữa, trong khi nhân viên B chỉ làm qua loa để kết thúc cuộc gọi nhanh nhất. Có lẽ nhân viên B thậm chí còn cắt đứt một khách hàng không thường xuyên để đạt được mục tiêu của mình…Vấn đề ở đây là nếu nhà quản lý không điều tra thêm thì sẽ không thể biết được.

Một câu hỏi then chốt: “Tại sao?”

Cũng giống như rất nhiều tình huống khác, một câu hỏi quan trọng cần đặt ra là “Tại sao?”. Trong trường hợp này, điều quan trọng là phải hỏi tại sao các phép đo cụ thể lại được thực hiện. Đây có thể là một câu hỏi khó trả lời đối với các bên liên quan và các bên liên quan khác nhau có thể có quan điểm khác nhau về lý do để đo lường và báo cáo về một chỉ số cụ thể.

Việc đặt câu hỏi này có thể giúp chúng ta xác định những lỗ hổng tiềm ẩn trong cách đánh giá các tình huống. Ví dụ: hãy tưởng tượng chúng tôi đã hỏi hai bên liên quan tại sao lại đo thời gian xử lý cuộc gọi. Có lẽ họ nói:

"Để đo hiệu quả của các tổng đài viên"

"Để đảm bảo dịch vụ khách hàng tốt"

Có thể cho rằng, chỉ số này không đạt được bất kỳ mục tiêu nào trong hai mục tiêu trên. Có thể cần phải có các chỉ số khác để cung cấp một cái nhìn tổng quan hơn. Ngoài ra cũng có thể cần xem xét các phản hồi từ khách hàng, các điểm đánh giá sự hài lòng của khách hàng và những điều tương tự. Trong một số trường hợp, ngừng đo lường hoặc báo cáo hoàn toàn về vấn đề nào đó là điều thực sự hữu ích, vì lúc này hành động báo cáo chỉ có tác dụng làm phân tán và xao nhãng. Tất cả điều này hoàn toàn phụ thuộc vào bối cảnh, vì vậy có thể cần phải điều tra thêm về tình huống.

Đặt câu hỏi về tiêu chuẩn

Với bất kỳ tình huống nào, đây là một lĩnh vực mà các BA có thể gia tăng giá trị bằng cách hành động với sự tò mò. Nghiên cứu ngược lại để hiểu lý do tại sao mọi thứ được đo lường sẽ giúp đảm bảo rằng các phương án cải tiến khả thi được tạo ra.

Như vậy, để đạt được kết quả tốt nhất, các tổ chức nên sử dụng một loạt các thước đo và chỉ số khác nhau, bao gồm các thước đo chất lượng và hiệu quả để đánh giá và quản lý hoạt động của mình. Các tổ chức cũng cần phải thận trọng trong việc sử dụng các proxy measures và đảm bảo rằng chúng không gây ra các sai lầm trong đánh giá và quản lý hiệu quả của tổ chức. Hy vọng những kiến thức BAC chia sẻ đã ít nhiều giúp ích cho bạn trên con đường sự nghiệp. Tiếp tục ủng hộ BAC bằng cách thường xuyên đón đọc những bài viết mới tại BAC's Blog bạn nhé!

Nguồn tham khảo:

https://www.batimes.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

QUẢN LÝ QUY TRÌNH NGHIỆP VỤ, TỰ ĐỘNG HÓA LÀ GÌ?

Quy trình nghiệp vụ giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả, đảm bảo công việc được thực hiện suôn sẻ và rõ ràng. Việc tự động hóa quy trình, nhờ vào công nghệ hiện đại và AI, giúp giảm khối lượng công việc thủ công, tiết kiệm thời gian, chi phí và tối ưu hiệu suất. Lợi ích của tự động hóa bao gồm tăng năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao khả năng quản lý dữ liệu. Tương lai của tự động hóa hứa hẹn sẽ tạo ra bước tiến mới, giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và thích nghi nhanh hơn với sự thay đổi của thị trường.
API LÀ GÌ? KHÁM PHÁ CẦU NỐI GIỮA CÁC ỨNG DỤNG

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman. Bạn sẽ hiểu rõ hơn về tầm quan trọng và ứng dụng thực tế của API trong công nghệ hiện đại.
Phân tích dự báo trong ngành Bán lẻ : 7 Use Cases

Bài viết cung cấp cái nhìn tổng quan về vai trò quan trọng của phân tích dự báo trong ngành bán lẻ. Doanh nghiệp bán lẻ có thể vận dụng phân tích dự báo để đưa ra quyết định sáng suốt, nâng cao khả năng cạnh tranh và gặt hái thành công trong thị trường đầy biến động như hiện nay.
Sử dụng AI để phát huy sức mạnh của Business Analysis

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mang đến một cuộc cách mạng cho lĩnh vực Business Analysis, giúp cho các Business Analyst tiết kiệm thời gian, công sức và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Bên cạnh đó, AI còn giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động và đưa ra những bước đột phá trong đổi mới.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +